将需要统计的文本粘贴到左侧输入框中，工具会实时显示字符数、词数、行数以及预估的 Token 数。同时，工具还会根据当前文本长度，预估调用主流大模型 API 的成本，帮助你合理规划使用预算。
在写作或准备 Prompt 时，可以通过本工具预估 Token 消耗。左侧统计显示中英文分别的 Token 估算值，右侧成本预估面板根据当前 Token 数计算调用不同模型的费用。这对于需要精确控制 API 成本的场景非常实用。
本工具采用基于统计规律的估算算法，与 OpenAI 官方 tiktoken 的误差通常在 ±10% 以内。对于精确计费，建议以 API 返回的 usage 字段为准。
Token 计数器在大语言模型时代变得越来越重要。内容创作者在撰写长文时，可以通过本工具预估文章在不同模型下的 Token 消耗，从而选择合适的模型和参数。开发者在设计 Prompt 工程时，需要精确控制输入长度以保持在模型的上下文窗口内。
对于企业用户，API 成本控制是关键考量。通过本工具，可以在正式调用 API 之前预估费用，避免意外的高额账单。教育工作者也可以用本工具向学生解释大模型计费机制，让抽象的 Token 概念变得直观可感。
Token 是大语言模型处理文本的最小单位。不同于人类以单词或字符为单位理解文本，模型需要将文本拆分成 Token 序列才能进行处理。英文中，一个单词通常对应 1 个 Token，但像 "unbelievable" 这样的词可能会被拆成 "un"、"believ"、"able" 三个 Token。中文由于字符集庞大，通常 1-2 个字符对应 1 个 Token。
目前主流模型使用 BPE（Byte Pair Encoding）算法进行分词。该算法通过统计语料中最常见的字符组合，逐步合并成更大的单元。OpenAI 的 GPT 系列使用 cl100k_base 分词器，而 Claude 使用自家的分词器，因此同一文本在不同平台上的 Token 数可能略有差异。
什么是Token？为什么GPT按Token收费？
Token是大语言模型处理文本的基本单位。不同于按字符计费，模型使用Token是因为Transformer架构需要将文本切分成Token序列进行处理。英文单词通常1个Token，中文字符通常1-2个Token。按Token计费能更准确反映模型的实际计算消耗。
这个Token计数器的结果准确吗？
本工具采用基于统计规律的估算算法，结果仅供参考，与OpenAI官方tiktoken的误差通常在±10%以内。对于精确计费场景，建议以官方API返回的usage字段为准。估算结果足以满足日常写作、Prompt优化和成本预估的需求。
GPT-4和GPT-3.5的Token数一样吗？
对于同一文本，GPT-4和GPT-3.5的Token数基本一致，因为它们使用相同的BPE分词器（cl100k_base）。但GPT-4o系列可能略有差异。不同模型的上下文窗口大小不同，这是区分模型能力的重要指标。
如何控制API调用的Token消耗？
控制Token消耗的方法包括：1）精简Prompt，删除冗余描述；2）使用系统消息设定角色和约束，减少重复说明；3）限制max_tokens参数，避免过长的回答；4）使用流式输出（streaming），边生成边处理；5）对于长文本，考虑分块处理或使用摘要模式。
Token数和字符数有什么区别？
Token是模型处理文本的基本单位，而字符数只是简单的字符个数。例如，英文单词"hello"是1个Token但5个字符；中文"你好"通常是2-4个字符但可能只有2个Token。Token数更能反映模型的实际计算量，因此API按Token计费比按字符计费更合理。